SelectPrism

플랫폼은 1차 화상 면접을 스스로 진행하고, 지원자의 답변 방식에 맞춰 질문 난이도를 조정한다. 무결성 점검은 사후가 아니라 대화 중에 돌아가므로 의심스러운 세션은 그 자리에서 표시된다. 채용 담당자는 끝까지 봐야 하는 녹화가 아니라 채점 리포트를 받는다. 이 마지막 부분이 실제로 시간을 아낀다.

SelectPrism은 이력서를 키워드에 맞추는 게 아니라 사람을 역량에 맞춘다. 엔진은 6만 개가 넘는 역량과 그 사이의 약 50만 개 연결을 매핑하며, 회사가 말하는 수년간의 독자 채용 데이터로 훈련됐다. 실제로 최종 후보 명단은 이력서의 문구가 아니라 지원자가 할 수 있는 일을 반영하고, 대규모로 스크리닝할 때 이는 분명히 다른 신호다. 모델은 면접을 많이 치를수록 좋아지므로 초기 결과는 후기보다 거칠 수 있다.

지속적인 AI 감시가 모든 면접에서 부정 신호를 살핀다. 이는 원격과 대규모 채용에서 가장 중요하다. 사칭과 AI 보조 부정행위는 최종 후보 명단을 조용히 오염시키는 현실적이고 커지는 위험이다. 점검은 면접 흐름에 내장돼 있어 별도의 검증 단계를 더하지 않는다. 추가 도구도, 추가 로그인도 없다.

지원자는 모두 근거가 붙은 평가 기준 점수를 받는다. 채용 책임자는 강점, 위험, 전체 적합도를 한 리포트에서 보므로 "이 사람이 왜 명단에 있나"라는 대화가 줄어든다. 일관된 평가 기준은 서로 다른 면접관이 같은 직무를 채점할 때 생기는 편차도 줄인다. 같은 직무, 같은 잣대다.

플랫폼은 단순한 자유 대화가 아니라 기술, 코딩, 문제 해결 평가에 맞춘다. 채팅만 하는 스크리닝은 압박 속에서 어떻게 코드를 쓰는지 거의 알려주지 않기 때문이다. 사고 신호는 가는 길에 지원자의 추론 스냅샷을 잡는다. 왜 중요할까. 사람이 문제를 풀어가는 방식이 정답을 맞혔는지보다 더 많은 걸 말해주는 경우가 많기 때문이다.

후반 라운드에서 코파일럿은 평가 기준에 따른 제안, 추가 질문, 안내를 제공한다. 아직 베타지만, 사후 요약이 아니라 책임자에게 실시간 지원을 주자는 발상이다. 당장은 시험 기능으로 보면 된다. 아직 이것을 중심으로 프로세스를 짜지 않는 게 좋다.

SelectPrism은 ATS, HRIS, CRM, 캘린더와 연결되고 다음 라운드 일정을 위해 최종 후보 명단을 넘긴다. 인재 재발굴과 HR 연동 일정 조율도 베타다. 처음부터 끝까지의 인계는 대부분의 팀이 가장 먼저 체감하는 부분인데, 도구 사이의 수동 데이터 재입력을 없애고 지원자당 기록을 받은편지함에 흩어진 세 개가 아니라 하나로 유지한다.